ChatGPT, Gemini et Claude
les chatbots IA peuvent-ils vendre 3 fois mieux que la recherche classique ?

L’étude « Commercial Persuasion in AI-Mediated Conversations », mise en ligne en avril 2026, a été menée par Francesco Salvi, Alejandro Cuevas et Manoel Horta Ribeiro à Princeton. Elle repose sur deux expériences préenregistrées réunissant au total 2 012 participants. Ceux-ci devaient choisir un livre électronique parmi un véritable catalogue Kindle, avec la perspective de recevoir réellement le livre sélectionné.

Les chercheurs avaient désigné aléatoirement 20 % des ouvrages comme « sponsorisés ». Ces livres n’étaient pas meilleurs, moins chers ou plus adaptés que les autres : leur statut sponsorisé était créé uniquement pour l’expérience. Les participants utilisaient soit une interface de recherche traditionnelle, soit un agent conversationnel reposant sur un grand modèle de langage.

Le protocole permet donc d’isoler plusieurs choses. Une première condition plaçait simplement les produits sponsorisés en tête d’une recherche classique. Une autre utilisait un chatbot sans instruction de persuasion particulière. D’autres conditions demandaient au modèle de favoriser les produits sponsorisés, soit ouvertement, soit de manière plus discrète.

Le résultat important est que le simple fait de converser avec une IA n’augmente pas radicalement le choix des produits sponsorisés. Dans la condition « Chat-Placement », où le chatbot restait neutre tout en présentant les produits, 26,8 % des participants choisissaient un produit sponsorisé. Ce résultat reste beaucoup plus proche des 22,4 % observés dans la recherche classique que des 61,2 % obtenus lorsque le modèle recevait une véritable consigne persuasive.

Autrement dit, le problème étudié n’est pas « ChatGPT contre Google ». C’est la possibilité de transformer un assistant conversationnel en vendeur invisible. Cette nuance est essentielle au moment où la publicité arrive réellement dans ChatGPT.

L’étude devient encore plus pertinente avec le développement de l’achat directement intégré aux conversations. Plus l’assistant intervient près du moment de décision, plus la question de la frontière entre recommandation, classement et influence commerciale devient importante.

Les chercheurs ont utilisé cinq modèles de pointe afin d’éviter que le résultat dépende d’un seul fournisseur : GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro, DeepSeek v3.2 et Qwen3 235B. Le fait qu’ils aient pu reproduire des comportements persuasifs sur plusieurs familles de modèles renforce l’intérêt de l’étude.

La formulation de la version précédente, selon laquelle « tous les modèles ont échoué », était toutefois trompeuse. Les modèles n’étaient pas soumis à un test où ils devaient refuser la publicité. Ils recevaient précisément l’instruction d’orienter le choix de l’utilisateur vers certains produits. L’expérience étudiait leur efficacité persuasive, pas leur résistance à une attaque.

La conclusion raisonnable est donc différente : plusieurs grands modèles sont capables d’exécuter efficacement une stratégie de persuasion commerciale lorsque le système qui les pilote leur demande de le faire.

Cette capacité prend de l’importance à mesure que l’usage se généralise. L’évolution de Gemini face à ChatGPT en nombre d’utilisateurs illustre la vitesse à laquelle les assistants conversationnels deviennent des interfaces ordinaires pour chercher, comparer et décider.

Le contexte publicitaire a profondément changé depuis la première rédaction de cet article. OpenAI n’a pas lancé les publicités dans ChatGPT en décembre 2025. L’entreprise a annoncé son approche publicitaire le 16 janvier 2026, puis commencé le test aux États-Unis le 9 février 2026 sur les offres Free et Go.

Le 5 mai, OpenAI a annoncé de nouvelles possibilités d’achat publicitaire, dont les enchères au coût par clic, des outils de mesure supplémentaires, des partenaires technologiques et un Ads Manager en libre-service alors encore en bêta. Adobe, Criteo, Kargo, Pacvue et StackAdapt figurent notamment parmi les partenaires technologiques annoncés.

L’évolution décisive pour la France est intervenue en août. Le 18 août 2026, OpenAI a annoncé l’extension de ChatGPT Ads à 31 marchés européens, dont la France. Depuis le 31 août, les annonceurs de ces marchés peuvent accéder directement à Ads Manager. Au 8 septembre 2026, la publicité dans ChatGPT n’est donc plus un scénario futur pour le marché français.

Cette nouvelle offre change nécessairement la stratégie des sites e-commerce. La visibilité ne passe plus uniquement par Google, les réseaux sociaux ou les comparateurs : elle peut désormais apparaître au moment même où un utilisateur décrit son besoin et compare plusieurs options dans une conversation.

Elle ouvre aussi une nouvelle phase de concurrence avec les acteurs historiques, dans un paysage déjà bouleversé par les décisions visant Google et son poids dans la publicité en ligne.

C’est le point le plus important pour actualiser correctement l’article. L’étude Princeton met volontairement le modèle dans le rôle du vendeur : le même agent qui répond à l’utilisateur reçoit la mission de favoriser certains produits. C’est précisément ce qui permet aux chercheurs de mesurer le risque d’une publicité intégrée au contenu conversationnel.

Le système publicitaire actuellement décrit par OpenAI repose sur une séparation différente. Selon sa documentation, les annonces n’influencent pas les réponses de ChatGPT. Elles sont générées par un système publicitaire distinct, apparaissent séparément de la réponse et portent une mention sponsorisée. Les annonceurs ne peuvent pas payer pour modifier, classer ou orienter la réponse produite par le modèle.

On ne peut donc pas utiliser l’étude Princeton pour affirmer que les publicités actuelles de ChatGPT font acheter 61,2 % des utilisateurs. Ce serait scientifiquement faux. L’étude montre plutôt pourquoi la séparation entre réponse et publicité est une protection structurelle importante : si cette frontière disparaissait, les modèles disposent manifestement d’une capacité de persuasion commerciale très forte.

Les assistants IA prennent une place croissante dans les parcours d’achat. Une étude IBM Institute for Business Value et National Retail Federation publiée en janvier 2026 indique que 40 % des consommateurs français utilisent désormais des applications d’IA pour les guider dans leurs achats. L’usage va de la recherche de produits à la comparaison des offres et à la recherche de promotions.

La question « ce produit est-il sponsorisé ? » peut être utile, mais elle ne remplace pas la vérification. Pour un achat important, il reste préférable de demander les critères utilisés, de comparer plusieurs options, de vérifier les prix directement sur les sites concernés et de consulter des sources indépendantes.

Les risques ne se limitent pas à l’influence commerciale légitime. Les fraudes liées à l’IA dans le e-commerce montrent que les mêmes outils peuvent être utilisés pour créer des contenus trompeurs, des faux justificatifs ou des scénarios plus convaincants.

La confiance dans les assistants reste par ailleurs ambivalente. Notre analyse sur la perception de l’IA par les citoyens montre que l’adoption progresse en même temps que les interrogations sur la fiabilité, les biais et la place laissée à la décision humaine.

Pour les entreprises, le changement est plus profond qu’un nouveau format publicitaire. Une partie croissante de la décision se déroule désormais avant la visite du site : l’utilisateur explique son besoin à une IA, demande une sélection, élimine certaines options puis arrive éventuellement sur le site avec une intention déjà structurée.

Cela renforce l’intérêt d’un contenu lisible par les moteurs et les IA : informations produits précises, prix, conditions, preuves, données structurées, réputation de marque et contenus capables de répondre aux questions réelles des clients. Acheter de la publicité dans ChatGPT peut créer une visibilité supplémentaire, mais cela ne remplace pas la capacité d’une entreprise à être comprise et citée naturellement.

Cette évolution se rattache directement aux changements déjà observés dans le référencement avec les réponses générées par l’IA. Le parcours classique « requête, liste de liens, clic » devient progressivement un parcours « question, synthèse, comparaison, décision ».

Les entreprises devront également surveiller la transparence et la conformité. Les données utilisées pour personnaliser une expérience commerciale, les mentions sponsorisées et les mécanismes de recommandation s’inscrivent dans un cadre réglementaire qui continue d’évoluer. Les principes déjà connus en matière de RGPD, CRM et gestion des données restent un socle, mais l’IA conversationnelle ajoute de nouvelles questions.